可扩展性
数据增长越多，处理起来就越困难，这需要立即处理。当公司能够处理大量数据时，机器学习算法可以帮助获得更好的商业智能，这反过来又可以帮助做出更好的决策。因此，可扩展性变得很重要。为了将机器学习算法应用于大量数据，您需要首先找到一个物联网供应商来帮助获取这些数据。因此，选择物联网供应商的决定变得至关重要。随着大量数据的出现，与硬件和数据安全相关的成本和风险也随之增加。如果您从一开始就没有连接数百万台设备，这并不重要，重要的是要确保您的物联网平台能够处理数据负载。
在寻找供应商时，您需要考虑平台的可扩展性和平台的最佳性能。可扩展的物联网平台允许您连接到数百万台设备，这些设备具有不同的技术要求，并在不危及质量和效率情况下使用数据提供洞察力。
协议支持
长期以来，M2M通信和工业自动化已经存在。借助数据驱动的运营洞察，物联网使工业自动化成为一个更好、更精确的领域。为了提供完整的自动化体验，物联网平台需要支持传统和新兴协议。此外，物联网平台还应该提供协议转换。基于SCADA的RTU和PLC仍有在现有平台上实现自动化的趋势。BACnet、Modbus和CANBUS的使用在通信设备中也很常见。
定价模式
平台提供商应该有透明的定价政策。当心那些提供特惠价格的供应商，当您注册时，他们会提高价格。
如果您选择订阅模式，则可以支付订阅定价的费用。如果您要销售硬件，那么您可以选择带有许可证的平台选项，以便将其包含在开发成本中。
云基础设施
寻找能够提供适合您当前IT环境的物联网平台供应商，并托管在本地。与单一方法相比，混合云方法已经证明是成功的。混合云的最佳之处在于它能提供良好的访问性，使用此选项的公司可以方便快捷地访问私有云和公共云。
结论
随着技术的进步，物联网将改进我们彼此的互动方式，以及全球经济的运行模式。要取得成功，需要一个可扩展的集成平台。物联网机器学习也有利于根据我们的需求塑造我们的环境。
在选择物联网平台时，需要向供应商提出您的需求和限制条件，这一重要步骤将有助于做出更有针对性的决策。
电信战略转型30中三大方向是网络智能化、业务生态化、运营智慧化。
1、网络智能化方面：
中国电信将瞄准网络技术、网络质量、网络能力三个领先，打造4G、全光、物联网三张精品网。2017年至2019年，在云资源池广泛部署SDN，开展云网协同服务，建成全球最大的vIMS网络，引入vBRAS，并试点vEPC。
预期在2020年，50%的政企组网业务由SDN提供，实现40%的网络功能虚拟化，可自主研发SDN控制器和编排器。2025年左右，实现80%的网络功能虚拟化，规模提供随选网络服务，建成下一代运营系统。
2、业务生态化方面：
打造智能连接、智慧家庭、新型ICT应用、互联网金融、物联网五大生态圈，推进业务重构。
3、运营智慧化方面：
以智能IT系统为载体，打造以数据驱动为核心的企业中台，把数据变成流淌在企业中的血液，构建市场和一线导向的一体化智慧运营体系。
扩展资料：
从2017年起，中国电信将按照转型30战略指引，重点推进以下举措：
1、坚持党建统领，进一步落实全面从严治党要求。
2、细化战略举措，加快推动网络智能化、业务生态化、运营智慧化取得实效。
3、深化改革创新，为企业转型发展注入动力。加快组织变革，借鉴军改模式，条块结合，提升专业化运营水平。
4、加快能力提升，增强企业整体竞争力。
5、是强化落地执行，全面完成各项工作任务。
参考资料来源：新华网-中国电信详解转型30路径及服务举措
据他介绍，中国电信将聚焦2+5经营重点，推进业务重构，构建“一横四纵”重点业务生态圈。首先是夯实4G、光宽（“2”）基础业务，打造“一横”智能连接型业务生态圈，以云、网、端为核心，强化网络生态合作。
其次，中国电信将依托天翼高清、翼支付、物联网、云和大数据、“互联网+”优势应用，以及流量、安全等核心能力，打造“四纵”智能应用生态圈。
一是依托家庭智能网关+天翼高清平台，发挥用户规模优势，构建面向家庭用户的智慧家庭生态圈。二是依托4G+支付平台，借助翼支付在行业持续扩大的影响力，拓展民生、理财、供应链融资等应用，构建面向个人用户的互联网金融生态圈。三是以云和大数据为承载，“互联网+”开放平台和安全为切入，聚焦重点细分行业，充分利用集成体系纵向一体化优势，构建新型ICT生态群。四是依托物联专网+IoT核心平台，以及纵向一体化销售服务支撑体系，构建面向公众和政企市场的物联网生态圈。
面对高速发展的广阔市场，掌握云计算技术的人才已供不应求。作为云计算工程师，一般会选择入职阿里云，腾讯云、百度云这类专门做云计算服务的公司，或者入职银行、金融以及其他传统行业企业，为这些企业建立和管理私有云。
3-5年之后，就可以向云计算架构师、云计算开发工程师方向努力，此时无论是技术能力还是工资水平都会更上一层楼。云计算工程师入职薪资平均在10000+，成熟之后平均可达到20000+。北京云计算工程师平均工资：¥21320/月，取自550份样本，增长12%（统计来自职友集）。
云计算架构师、云计算开发工程师架构师平均薪资则可达30000-50000+。北京云计算架构师平均工资：¥32800/月，取自105份样本（统计来自职友集）。而且，30岁以上还能广泛就职并发展的IT行业内，云计算排名前3。其在业界更高更远的发展空间，自然是不言而喻。
云计算岗位的代码量也不多，写程序主要是为了帮助自己或团队提升工作效率。如果云计算一个程序的代码量相当于写一首诗，那么纯开发程序的代码量相当于写一篇论文。所以，云计算工程师和架构师，相较同等薪酬的开发工程师而言，工作强度更低。
NO1SARAH TEICHMANN: Expand single-cell biology（扩展单细胞生物学）
Head of cellular genetics, Wellcome Trust Sanger Institute, Hinxton, UK
在过去的十年里，我们看到研究人员可以分析的单细胞数量大幅增加，随着细胞捕获技术的发展，结合条形码标记细胞和智能化技术等方法，在未来数量还将继续增加，对此，大家可能不以为然，但这可以让我们以更高的分辨率来研究更为复杂的样品，我们可以做各种各样的实验。比如说，研究人员不再只关注一个人的样本，而是能够同时观察20到100个人的样本，这意味我们能够更好的掌握人的多样性，我们可以分析出更多的发展时间点，组织和个体，从而提高分析的统计学意义。
我们的实验室最近参与了一项研究，对6个物种的250000个细胞进行了分析，结果表明，控制先天免疫反应的基因进化速度快，并且在不同物种间具有较高的细胞间变异性，这两个特征都有助于免疫系统产生有效的微调反应。
我们还将看到在单个细胞中同时观察不同基因组模式的能力发展。例如，我们不局限于RNA，而是能够看到染色质的蛋白质-DNA复合物是开放还是封闭。这对理解细胞分化时的表观遗传状态以及免疫系统和神经系统中的表观遗传记忆具有重要意义。
将单细胞基因组学与表型关联的方法将会发生演变，例如，将蛋白质表达或形态学与既定细胞的转录组相关联。我认为我们将在2019年看到更多这种类型的东西，无论是通过纯测序还是通过成像和测序相结合的方法。事实上，我们已经见证了这两种技术的一种融合发展：测序在分辨率上越来越高，成像也越来越多元化。
NO2
JIN-SOO KIM: Improve gene editors(改进基因编辑)
Director of the Center for Genome Engineering, Institute for Basic Science, and professor of chemistry, Seoul National University（首尔国立大学基因学研究所基因组工程中心主任、化学教授。）
现如今，蛋白质工程推动基因组工程的发展。第一代CRISPR基因编辑系统使用核酸酶Cas9，这是一种在特定位点剪切DNA的酶。到目前为止，这种方法仍然被广泛使用，但是许多工程化的CRISPR系统正在用新变体取代天然核酸酶，例如xCas9和SpCas9-NG，这拓宽了靶向空间——基因组中可以被编辑的区域。有一些酶比第一代酶更具特异性，可以将脱靶效应最小化或避免脱靶效应。
去年，研究人员报告了阻碍CRISPR基因组编辑引入临床的新障碍。其中包括激活p53基因 (此基因与癌症风险相关)；不可预料的“靶向”效应；以及对CRISPR系统的免疫原性。想要将基因组编辑用于临床应用，就必须解决这些限制。其中一些问题是由DNA双链断裂引起的，但并非所有基因组编辑酶都会产生双链断裂——“碱基编辑”会将单个DNA碱基直接转换成另一个碱基。因此，碱基编辑比传统的基因组编辑更干净利索。去年，瑞士的研究人员使用碱基编辑的方式来纠正小鼠中导致苯丙酮尿症的突变基因，苯丙酮尿症是一种先天性代谢异常疾病，患者体内会不断累积毒素。
值得注意的是，碱基编辑在它们可以编辑的序列中受到了限制，这些序列被称为原间隔相邻基序。然而蛋白质工程可以用来重新设计和改进现有的碱基编辑，甚至可以创建新的编辑，例如融合到失活Cas9的重组酶。就像碱基编辑一样，重组酶不会诱导双链断裂，但可以在用户定义的位置插入所期望的序列。此外，RNA引导的重组酶将会在新的维度上扩展基因组编辑。
基因编辑技术在临床上的常规应用可能还需要几年的时间。但是我们将在未来一两年看到新一代的工具，将会有很多的研究人员对这项技术感兴趣，到时候他们每天都会使用这些技术。届时必然会出现新的问题，但创新的解决方案也会随之出现。
NO3
XIAOWEI ZHUANG（庄小威）: Boost microscopy resolution （提高显微镜分辨率）
Professor of chemistry and chemical biology, Harvard University, Cambridge, Massachusetts; and 2019 Breakthrough Prize winner
超分辨率显微镜的原理验证仅仅发生在十几年前，但今天这项技术相对来说再平常不过，生物学家可以接触到并丰富知识。
一个特别令人兴奋的研究领域是确定基因组的三维结构和组织。值得一提的是，基因组的三维结构在调节基因表达中起到的作用越来越大。
在过去的一年里，我们报道了一项工作，在这项工作中，我们对染色质进行了纳米级的精准成像，将它与数千个不同类型细胞的序列信息联系起来。这种空间分辨率比我们以前的工作好一到两个数量级，使我们能够观察到各个细胞将染色质组织成不同细胞之间差异很大的结构域。我们还提供了这些结构域是如何形成的证据，这使我们更好地理解染色质调节的机制。
除了染色质，我们预见到在超分辨率成像领域空间分辨率有了实质性的提高。大多数实验的分辨率只有几十纳米，虽然很小，但与被成像的分子相比却没有什么差别，特别是当我们想解决分子间的相互作用时。我们看到荧光分子和成像方法的改进，大大提高了分辨率，我们预计1纳米分辨率的成像将成为常规。
同时，瞬时分辨率变得越来越好。目前，研究人员必须在空间分辨率和成像速度之间做出妥协。但是通过更好的照明策略和更快的图像采集，这些限制可以被克服。成千上万的基因和其他类型的分子共同作用来塑造细胞的行为。能够在基因组范围内同时观察这些分子的活动，将为成像创造强有力的机会。
NO4
JEF BOEKE: Advance synthetic genomes （先进的合成基因组）
Director of the Institute for Systems Genetics, New York University Langone Medical Center, New York City
当我意识到从头开始写一个完整的基因组变成可能的时候，我认为这将是一个对基因组功能获得新观点的绝佳机会。
从纯科学的角度来看，研究小组在合成简单的细菌和酵母基因组方面取得了进展。但是在合成整个基因组，特别是哺乳动物基因组方面仍然存在技术挑战。
有一项降低DNA合成成本的技术将会对行业产生帮助，但是目前还没有上市。今天发生的大多数DNA合成都是基于亚磷酰胺化学过程。所得核酸聚合物的最大长度和保真度都受到限制。
许多公司和实验室都在研究酶促DNA合成——这种方法有可能比化学合成更快、更准确、更便宜。目前，还没有一家公司在商业上提供这种分子。但是去年10月，一家总部位于巴黎的叫做DNA Script的公司宣布，它已经合成了一种150碱基的寡核苷酸，几乎符合化学DNA合成的实际限制。
作为一个群体，我们还研究了如何组装人类染色体DNA的大片段，并且我们可以使用这种方法构建100千碱基或更多的区域。现在，我们将使用这种方法来解剖大的基因组区域，这些区域对于识别疾病易感性非常重要，或者是其他表型特征的基础。
我们可以在酵母细胞中快速合成这些区域，因此我们应该能够制造数十到数百种以前不可能检测到的基因组变体。使用它们，我们将能够检查全基因组关联研究中涉及的数千个基因组基因座，它们在疾病易感性方面具有一定意义。这种解剖策略可能使我们最终能够确定这些变体的作用。
NO5
CASEY GREENE: Apply AI and deep learning（应用人工智能和深度学习）
Assistant professor of systems pharmacology and translational therapeutics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia
对企业来说，云计算主要有下面几个好处：
1 云计算运营问题较少
云计算可能看起来很复杂，但与其他基础设施相比，它的问题实际上少了很多。由于企业的业务可以通过在云计算的服务器上运行，其主要工作是使云计算中的应用更加完善，所以它通常比企业自己运营的数据中心的服务器更可靠。
2 云计算实际上可以节省成本
云计算最大的好处之一就是从长远来看可以为采用云计算的企业节省成本。如果企业不再需要聘请技术支持团队来解决服务器问题，那么实际上就节省了费用。
3 云计算具有更好的安全性
云计算与本地部署的服务器相比具有更高的安全性。而如果遭遇自然灾害或全面计算机崩溃，采用云计算的企业无需担心丢失关键数据和业务应用程序。
4 采用云计算企业很容易地控制自己的文件
文件控制是保证安全业务所必需的措施。企业永远不知道文件落入了他人手中会发生什么，即使这只是未经培训的员工。
5云计算很容易实现
企业开始使用云计算时，看起来会很复杂，但这与其在本地数据中心安装全新的服务器没有什么不同。很多第三方公司可以帮助企业无缝迁移。
一般来说，工业网关需要具备以下能力：
1具备对下（自动化系统）协议解析能力（通讯协议：Modbus，PPI，MPI，CNC等；总线协议：CAN,PROFIBUS等；工业无线协议：WirelessHart，433等），目前的网关以通讯协议为主，只有少部分厂家会考虑对下的总线协议以及无线协议，同时传统的总线协议转换也叫工业网关，网关分不清楚。
2具备对上（IT系统）的协议对接能力，对上的通讯能力（以太网，WIFI，3G，4G，NB-IOT等）
3具备对上和对下私有协议二次开发能力
4具备数据缓存，本地计算（雾计算）的能力
具备这样的能力才可以说是一个完善的网关，另一方面，工业现场应用非常复杂，目前数据接入的成本又非常的高，往往造成业主想要上信息化系统的时候，接入成本就占到1半以上的费用。所以，网关厂家会根据市场大小去布局相应的产品层次。不过，目前不管是国内还是国外的网关厂，都很难覆盖所有的应用，加上网关厂对IT系统的对接协议，以及对接方式并不统一。造成现在接入成本仍然居高不下。大大影响了云和大数据的应用。
目前市面上的网关类型主要有单向型数据采集型、双向型简单版、双向增强版。
单向型数据采集型
对下具备串口或者网关，对上具备网口或者GPRS。支持协议解析，以moudus为主，对上对下协议可定制，可采用软件按需烧录的形式实现。支持数据缓存，对数据打时间戳。
双向型简单版
对上对下接口更丰富（串口，网口，3G,4G）；预置多种通讯协议（PLC,CNC,注塑机，电力）；支持二次开发
双向增强版
在简单版上增加对下的无线通讯对接能力和总线型对接能力。
其中第二种是目前需求量最大的，第一种类型和第三种类型目前市场并不明确，在某些行业已经有非常强烈的需求，但是复制性不如第二种，所以目前较少有人开发。 同时第一种和第三种在选择无线通讯协议（对上或者对下）的时候都有一定风险。工业网关的市场直接可以反映我国工业物联网发展水平，如果要看工业物联网在国内的发展，我认为当前阶段看看国内工业网关的发展即可对市场有一定的判断。
软件是服务云的一种云计算的服务形式。云计算的核心是服务，云计算简单的理解就是通过互联网为用户提供丰富的计算服务。
当前随着云计算技术体系的逐渐成熟，目前云计算平台提供的服务，基于云计算能够提供的服务边界也在不断得到拓展，当然这与大数据、物联网和人工智能的发展也有比较紧密的联系。
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